细胞因子处理的牙周膜干细胞中与牙周炎相关的候选生物标志物的生物信息学鉴定

摘要

本研究旨在通过生物信息学分析，探讨细胞因子处理的牙周膜干细胞中表达失调的基因。研究鉴定出上调的ERC2-IT1和下调的EPB41L4A-AS1为这些细胞中的关键分子，可能作为与牙周炎相关的候选生物标志物。

摘要

本研究的主要目的是探讨细胞因子诱导的牙周膜干细胞（PDLSCs）潜在的分子机制。从基因表达综合数据库（GEO）中获取了GSE260558数据集的微阵列数据。经过标准化处理后，鉴定出差异表达基因。随后，对差异表达的mRNA（DE-mRNA）进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。接着，基于蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络筛选出核心基因。最后，利用ENCORI网站构建包含核心基因的竞争性内源RNA（ceRNA）调控网络。使用R语言中的limma软件包共鉴定出739个差异表达的长链非编码RNA（DE-lncRNA）和809个差异表达的mRNA（DE-mRNA）。GO和KEGG分析结果表明，这些DE-mRNA在经细胞因子处理的PDLSCs中与炎症反应及细胞外基质形成密切相关。针对DE-mRNA构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并通过评估节点度数筛选出核心基因。共筛选出12个上调的核心基因和12个下调的核心基因。随后分别利用这些上调和下调的核心基因构建ceRNA调控网络。在这些网络中，上调的ERC2-IT1和下调的EPB41L4A-AS1被认为是牙周炎中的关键lncRNA。综上所述，生物信息学分析揭示了多个参与细胞因子诱导PDLSCs进展的关键基因及ceRNA调控网络。尽管本研究鉴定出若干与牙周炎相关的候选生物标志物，但仍需在动物模型或临床样本中进一步开展实验验证。

引言

根据世界卫生组织的认定，牙周炎是人类中最常见的第六大普遍性、不可逆的慢性炎症性疾病^1,2。在当前时代，全球约有15%的人口受到该病影响^1,2,3。已有研究报道，牙周炎与多种因素密切相关，包括年龄、性别、口腔卫生习惯、吸烟状况、种族、较低的社会经济地位以及多种全身性疾病^2,3,4,5。牙周炎在老年人群中患病率显著较高，其病理起因是附着于牙齿表面的龈下微生物群发生生态失衡性改变^6,7。若不加以治疗，该疾病最终将导致骨组织破坏、牙齿移位，并造成牙齿的不幸丧失⁸。因此，迫切需要深入理解牙周炎的分子机制，并识别可用于疾病诊断的生物标志物。

牙周组织的结构与相互作用的复杂....

方案

1. 数据集

本分析使用了公开可用的数据，未涉及人类或动物受试者，符合机构和JoVE的伦理准则。有关所用平台的所有信息均列在材料表中。

1. 从 GSE260558 数据集（美国国家生物技术信息中心基因表达综合数据库，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE260558）中选择共计 6 个样本（GSM8119437、GSM8119438、GSM8119439、GSM8119440、GSM8119441 和 GSM8119442）用于生物信息学分析。
2. 在这些样本中，将牙周膜干细胞（PDLSCs）在正常培养基或含炎症细胞因子的培养基中培养 7 天。
3. 提取 PDLSCs 的总 RNA 并进行高通量测序²³。生物信息学分析流程如图 1所示。

2. 差异表达基因的鉴定

1. 使用limma软件（版本：3.46.0）分析lncRNA和mRNA的表达谱，方法如前所述²⁴。
2. 在细胞因子组与正常组之间进行成对比....

结果

差异表达基因的鉴定
采用 limma R 软件分析 lncRNA 和 mRNA 的差异表达谱。两组之间的差异通过非配对 t 检验确定。如火山图（图2）所示，共鉴定出 739 个差异表达的 lncRNA（DE-lncRNA，p 值<0.05，|log2FC|>1）。其中，在细胞因子组与正常组相比，有 340 个上调的 lncRNA 和 399 个下调的 lncRNA。此外，共鉴定出 809 个差异表达的 mRNA（DE-mRNA，p 值<0.05，|log2FC|>1）。在这些 DE-mRNA 中，细胞因子组相较于正常组有 334 个上调 mRNA 和 475 个下调 mRNA（图3A–B）。此外，前 10 个上调的 lncRNA 分别为 MIR3142HG、AC096773.1、AC011511.5、AL844908.1、ENST00000464835、AC079298.1、ENST0.......

讨论

牙周膜干细胞（PDLSCs）被认为是抑制牙周炎进展期和恢复期牙周组织损伤的关键细胞^32,33。大量证据已明确表明，在炎症条件下培养可能显著加速PDLSCs的衰老过程^34,35。然而值得注意的是，炎症诱导的细胞衰老现象及其对细胞功能障碍的贡献仍需进一步深入研究和探索^{11,12,13,14,15,16,17,}

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
R	R 统计计算基金会	4.0.4	用于统计计算的核心开源环境，作为后续所有分析的基础，通常与 RStudio 配合使用。
Limma	Bioconductor 社区（主要开发：Walter & Eliza Hall 研究所）	3.46.0	用于微阵列和 RNA-seq 差异表达分析的专用软件包。
Cytoscape	Cytoscape 联盟	3.8.2	用于网络可视化的开源平台，需单独安装，可通过应用商店支持 ClueGO 和 cytoHubba 等插件。
STRING	欧洲分子生物学实验室	12	全球最大的已知和预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）数据库，可通过网页或 Cytoscape 插件访问，并提供置信度评分。
ENCORI	中山大学	3	专注于 ceRNA 网络（miRNA-mRNA-lncRNA）的公共数据库。